數據資產入表在即,企業如何把握機遇,進行數據資產管理?

来源:https://www.cnblogs.com/DTinsight/archive/2023/12/06/17879387.html
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數據作為新時代重要的生產要素之一,數據資產化的相關工作正在提速。自今年10月1日起,中國資產評估協會制定的《數據資產評估指導意見》正式施行。同時,《企業數據資源相關會計處理暫行規定》近期轉為正式稿,也將於明年1月1日起施行。 《暫行規定》規定:企業使用的數據資源,符合《企業會計準則第6號——無形資產 ...


數據作為新時代重要的生產要素之一,數據資產化的相關工作正在提速。自今年10月1日起,中國資產評估協會制定的《數據資產評估指導意見》正式施行。同時,《企業數據資源相關會計處理暫行規定》近期轉為正式稿,也將於明年1月1日起施行。

《暫行規定》規定:企業使用的數據資源,符合《企業會計準則第6號——無形資產》(財會〔2006〕3號)規定的定義和確認條件的,應當確認為無形資產;企業日常活動中持有、最終目的用於出售的數據資源,符合《企業會計準則第1號——存貨》(財會〔2006〕3號)規定的定義和確認條件的,應當確認為存貨;企業出售未確認為資產的數據資源,應當按照收入準則等規定確認相關收入。

什麼是數據資產入表?

在對數據資產進行價值評估和入表處理之前,我們首先需要明確什麼是數據資產。數據資產是指企業或組織所擁有的各種數據資源,包括但不限於客戶信息、銷售數據、財務數據、生產數據等。

數據資產入表是指將數據資產納入到企業或組織的資產管理體系中,併進行有效管理和利用的過程。《暫行規定》首次從政策角度將數據資產明確確認入表,使得原先只能費用化處理的數據資源開發成本在滿足一定條件後得以確認為資產。

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數據資產入表的目的是確保企業或組織對數據資產的價值認知、管理和保護。數據資產入表會考驗企業的數據治理水平,同時幫助數據驅動型企業吸引外部融資、優化財務結構、提升公司價值。通過將數據資產入表,企業可以更好地管理數據資產的獲取、存儲、處理、共用和使用,提高數據的可靠性、準確性和安全性。

數據資產入表怎麼做?

如果企業期望實現數據資產的會計入表,需要提前規劃和相應開展入表前的準備工作,例如,完善數據血緣管理、加強數據歸集和治理能力、做好數據治理質量評估、對已產品化的數據資源進行分級分類並通過經濟性評價和價值評估等。

簡而言之,數據資產入表,離不開前期扎實的數據治理準備,那麼究竟應然如何實現數據資產的規範化管理?

通過袋鼠雲「數據資產管理平臺」,企業可以制定元數據模型、數據標準等規範,採集並維護完整的元數據信息,打通數據關係網路,實現數據的標準化和資產化管理。通過規則配置監控數據質量、持續進行數據治理,搭建企業級元數據中心,盤點企業數據資產,為數據價值挖掘提供 “全、統、通” 的元數據基礎,實現資產入表的規範化管理。

第一步:進行元數據的採集與管理

首先,在數據資產確認環節,通過元數據採集、元模型定義、元數據維護、元數據查詢等功能,明確數據資產的身份與邊界。

● 元數據採集

通過企業內調研,梳理企業需要統一做元數據管理的業務數據、湖倉數據或者應用數據,收集到各類數據的數據源連接信息,向各數據負責人申請只讀元數據許可權,進行元數據的採集。

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● 元模型定義

線下和各數據源負責人溝通元數據缺失情況,探討元數據模型設計規範,列舉出每類數據源需要維護的元數據項並錄入平臺。

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● 元數據維護

為每一份元數據分配負責人,保證元數據維護的工作能夠落實責任到人。

負責人需要根據安排完整地維護缺失的元數據信息,且所有參與維護人員均可給該數據資產打上自定義標簽,方便快速按照標簽分類查詢數據資產信息。管理者可定期統計元數據完整性,追蹤元數據維護進展,可根據多種維度如數據源、責任人定期進行統計,及時發現問題,督促責任人完善元數據信息。

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● 元數據查詢

為所有元數據查詢用戶提供一個統一、完整、便捷的元數據查詢門戶,支持多種搜索模式、過濾條件,快速定位元數據,可同時根據查詢結果,不斷發現元數據缺失情況,反哺推進元數據的維護工作。

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第二步:構建數據標準及數據模型

數據治理的重要一步就是要梳理清楚企業擁有哪些數據,並整合數據,為此必須要建立一套數據標準和數據模型,實現數據的標準化。

● 數據標準

規範數據資產的欄位級標準信息。通過詞根管理及標準管理,定義數據表中欄位的標準信息,例如欄位名稱、欄位中文名、欄位類型、欄位長度等信息。

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● 數據模型

規範數據資產的數據表設計邏輯。通過規範設計,定義數據表的層級結構及主題信息,根據模型元素自動拼接表名,根據數據標準自動帶入欄位信息,實現數據表的規範化設計。

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第三步:數據質量校驗

從業務場景出發,解決實際的業務數據問題,規範資產數據。

針對需要進行數據質量校驗的數據表進行規則配置,平臺內置標準的完整性、準確性、規範性、唯一性等規則模版,可實現免代碼配置單表校驗規則、多表比對規則,對於複雜場景同樣支持自定義 SQL 進行規則配置,配置規則後進行任務執行,生成質量報告。

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第四步:數據持續治理

搭建數據治理工作台,從存儲、計算、規範、質量、價值多個維度進行數據資產治理。

可從個人視角、項目視角、全景視角展示數據治理情況,實現發起治理任務->記錄待處理的問題->指派處理人->問題處理->自動復驗整條鏈路的數據治理問題處理流程閉環。通過對數據資產的持續治理,推動企業完善數據規範、優化數據質量、節約資源、降本增效。

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第五步:數據安全管控

數據規範化的管理離不開數據安全管控,袋鼠雲「數據資產管理平臺」支持對數據進行脫敏規則管理、數據許可權管理及數據分級分類

對於一些敏感數據,例如手機號、身份證號等私密信息,可自定義配置脫敏規則進行脫敏展示;平臺支持進行數據源、資料庫、數據表及行列級別的許可權配置,支持許可權申請、許可權授予、許可權回收操作,實現數據許可權的細粒度管控。

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數據資產入表的意義

數據資產入表政策落地節奏超預期,標志著國家把數據作為生產要素的堅定決心。數據資產入表可以提高企業的數據管理效率,通過數據資產入庫,便於企業對數據進行分類、存儲、檢索,實現數據的統一匯聚,而不是分散在各個系統、各個文件中的數據信息。

同時,資產入表也大大提升了數據安全性,通過對數據進行加密和許可權控制,確保只有授權人員才可訪問、修改數據;通過對數據的規範化管理及持續性治理,能夠幫助企業優化存儲資源、避免資源浪費。

因此,企業應高度註重資產入表工作,加強數據管理能力,充分利用數據資產推動企業的可持續發展。

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